[GIS] 카드 사용 빅데이터를 활용한 다양한 분석 사례

카드 데이터를 통해 여러 가지 분석을 수행할 수 있습니다. 데이터를 통해 얻을 수 있는 주요 인사이트와 그 분석 방향을 제시하겠습니다.

1. 고객 소비 패턴 분석

• 고객의 행정동 코드 및 격자 코드를 활용해 특정 지역에 거주하는 고객들이 자주 방문하는 타 지역의 상권을 파악할 수 있습니다. 이로써 지역 간 소비 이동을 파악하고 상권 활성화 전략에 대한 인사이트를 도출할 수 있습니다.
• 시간대와 요일에 따른 소비 데이터를 활용해 고객 방문 시간대와 소비 활동 피크 시간대를 도출할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 연령대나 성별이 언제 가장 많이 소비하는지 알아낼 수 있습니다.

2. 상권 및 업종 선호도 분석

• 업종(예: 패션잡화, 게임방, 편의점, 커피전문점) 별로 소비 금액과 빈도를 비교하여 고객의 선호 업종을 분석할 수 있습니다. 이를 통해 주요 소비 업종의 트렌드 변화나 특정 연령대, 성별의 선호 업종에 대한 이해를 높일 수 있습니다.
• 외국인 데이터도 포함되어 있으므로, 주요 외국인의 소비 트렌드나 방문 국가별 소비 패턴을 분석하여 지역 상권의 외국인 유입 효과를 분석할 수 있습니다.

3. 연령 및 성별별 소비 행태 분석

• 데이터 내의 연령 및 성별 정보를 바탕으로 연령대 및 성별에 따른 소비 특성을 비교할 수 있습니다. 예를 들어, 20대 여성과 50대 남성의 소비 금액이나 빈도를 분석해 타겟 맞춤형 마케팅 전략에 활용할 수 있습니다.

4. 소비 지역 및 주 소비층 분석

• 격자나 행정동 수준의 데이터를 사용하여 소비 지역에 따른 주 소비층을 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 지역의 주 소비층이 어떤 연령대와 성별인지 파악해 해당 지역의 주요 고객층에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

5. 상권 내 소비 유형 및 트렌드 분석

• 예를 들어, 강남구와 같은 특정 상권 내 주요 업종과 그 업종에 대한 소비 금액과 건수를 비교 분석함으로써 상권 내 소비 트렌드를 파악할 수 있습니다. 이 분석은 특정 업종에 대한 고객의 선호도 변화를 예측하고, 해당 업종을 중심으로 상권을 활성화하는 데 활용될 수 있습니다.

6. 지역별 특화된 소비 및 마케팅 전략 제안

• 각 행정동 또는 격자별로 소비 패턴을 분석해 특정 지역의 특화된 소비군(예: 패션, 전자상거래)과 고객 특성(연령, 성별)을 파악하여 지역 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

7. 국내외 소비자의 소비 패턴 비교

• 외국인과 내국인의 소비 패턴을 비교하여, 외국인의 주요 소비 업종 및 지역을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 특정 상권에 대한 외국인 유입 효과를 분석하고, 외국인을 타겟으로 한 프로모션이나 관광지 연계 서비스 개발에 도움을 줄 수 있습니다.

8. 시간대별 소비 집중 분석

• 데이터에 포함된 시간대 정보를 활용해 특정 업종의 소비 피크 시간대를 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 편의점 소비가 저녁 시간대에 몰리는지, 커피 전문점은 오전에 이용이 많은지 분석하여 시간대별 프로모션 전략을 제안할 수 있습니다.

9. 온라인과 오프라인 소비 비교

• 전자상거래와 오프라인 소비 데이터를 비교하여, 고객이 어떤 업종에서 온라인 쇼핑을 선호하는지와 오프라인 매장의 강점을 가진 업종이 무엇인지를 파악할 수 있습니다.

10. 지역별 매출 기여도 및 집중도 분석

• 각 지역의 매출 기여도를 분석해 지역별 경제 기여도를 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 지역 단위에서 소비 집중도가 높은 곳을 찾아내어 균형적인 상권 발전 방안을 제시할 수 있습니다.

이 데이터로 이러한 다각적인 분석을 수행하면 특정 지역이나 상권에 최적화된 맞춤형 마케팅 전략을 수립하고, 소비자 특성에 따른 차별화된 고객 경험을 제공할 수 있습니다.